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Enregistrement W2139789548 · doi:10.1111/sum.12198

Long‐term effects of tillage, nutrient application and crop rotation on soil organic matter quality assessed by <scp>NMR</scp> spectroscopy

2015· article· en· W2139789548 sur OpenAlexaff
Bharat M. Shrestha, Bal Ram Singh, Claudia Forte, Giacomo Certini

Notice bibliographique

RevueSoil Use and Management · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSoil Carbon and Nitrogen Dynamics
Établissements canadiensAga Khan Foundation
Organismes subventionnairesNorges Miljø- og Biovitenskapelige Universitet
Mots-clésCrop rotationTillageSoil carbonFertilizerEnvironmental scienceSoil qualityAgronomySoil organic matterSoil fertilityRotation systemOrganic matterCropSoil waterSoil scienceChemistryNitrogenBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Crop and land management practices affect both the quality and quantity of soil organic matter ( SOM ) and hence are driving forces for soil organic carbon ( SOC ) sequestration. The objective of this study was to assess the long‐term effects of tillage, fertilizer application and crop rotation on SOC in an agricultural area of southern Norway, where a soil fertility and crop rotation experiment was initiated in 1953 and a second experiment on tillage practices was initiated in 1983. The first experiment comprised 6‐yr crop rotations with cereals only and 2‐yr cereal and 4‐yr grass rotations with recommended (base) and more than the recommended (above base) fertilizer application rates; the second experiment dealt with autumn‐ploughed (conventional‐till) plots and direct‐drilled plots (no‐till). Soil samples at 0–10 and 10–30 cm depths were collected in autumn 2009 and analysed for their C and N contents. The quality of SOM in the top layer was determined by 13 C solid‐state NMR spectroscopy. The SOC stock did not differ significantly because of rotation or fertilizer application types, even after 56 yr. However, the no‐till system showed a significantly higher SOC stock than the conventional‐till system at the 0–10 cm depth after the 26 yr of experiment, but it was not significantly different at the 10–30 cm depth. In terms of quality, SOM was found to differ by tillage type, rate of fertilizer application and crop rotation. The no‐till system showed an abundance of O‐alkyl C, while conventional‐till system indicated an apparently indirect enrichment in alkyl C, suggesting a more advanced stage of SOM decomposition. The long‐term quantitative and qualitative effects on SOM suggest that adopting a no‐tillage system and including grass in crop rotation and farmyard manure in fertilizer application may contribute to preserve soil fertility and mitigate climate change.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,229 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations51
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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